关于莫比乌斯和莫比乌斯反演

最新推荐文章于 2023-11-06 15:45:12 发布
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本文深入探讨了组合数学中的两个核心概念——容斥原理与莫比乌斯反演，详细讲解了它们的基本定义、应用场景及计算方法，为读者提供了理解和运用这两个原理的全面指南。
莫比乌斯反演入门
mumei的博客
11-06 1156
这个算是竞赛中用到的组合数学里最多的知识点，也是比较难理解的，在被将近一个星期的折磨后总算是理解了一些。 其实莫比乌斯反演就只有两个重要的公式，而且用到的最多的也只有一个（其实都差不多），但是需要一些预备知识。 莫比乌斯函数，质数线性筛，整除分块，积性函数以及一些其他的数论知识，下面会将其中一部分重要的算法， 目录 1.莫比乌斯函数 2.莫比乌斯函数的线性筛 3.整除分块 4....
莫比乌斯反演
05-18
### 莫比乌斯反演详解 #### 一、莫比乌斯反演概念与基本公式 **莫比乌斯反演**是一种在数论领域内常用的技巧，主要用于简化某些涉及数论函数的计算问题。它通过一种特定的方式转换问题的形式，从而达到简化计算的...
Vuforia-PocketCat丨2. 完成Vuforia的自定义目标识别
星河造梦坊
06-21 2144
本节讲述自定义目标识别的操作步骤和解析Vuforia自定义目标识别的代码含义，为后面设计做基础 注：本节使用Unity3D 2017.2，导入官网下载的Vuforia SDK实现   自定义目标识别操作步骤 1、要识别的物体放在ImageTarget下 2、ImageTarget——ImageTargetBehaviour Type设置为User Defined 3、将Vuforia—...
Vuforia-PocketCat丨1. 设计目标及效果展示
星河造梦坊
06-20 718
设计目标1、完成Vuforia的自定义目标识别2、完成识别目标后，猫咪的展示及UI界面功能展示3、完成猫咪的动作的控制及声音设计效果展示 视频链接
A12选框工具全解
m0_70706255的博客
07-24 1088
1.3单行和单列选框同样可以羽化，将羽化值调到5，再点击工作区会出现以下弹窗，点击确定，找到拾色器-前景色，选择颜色（白色），确定，按住Alt+Del键填充，会看到有一条白色的线，颜色很浅，即图二。选框后，选择菜单-修改-羽化值（调节羽化值）快捷键Shift+F6，羽化值调节后，找到拾色器-前景色，选择颜色，确定，同样按Alt+Del键填充颜色。2.3从选区减去新选区模式下按住Alt键切换到从选区减去（两个选区必须有重叠部分，重叠部分以及第二个选区会消失）...
大众点评分布式系统监控开源框架cat源码阅读(个人笔记)
Brucelwl的博客
10-22 1350
cat 数据接收 TcpSocketReceiver 该类中startServer(port)方法用于启动netty,设置消息解码器MessageDecoder和消息编码器ClientMessageEncoder 消息传输使用消息header+消息body格式,解码器中消息前4个字节即int类型用于存储消息body的长度,当消息可读长度 大于等于消息头所读长度时,读取整个消息,调用CodecHan...
莫比乌斯函数和莫比乌斯反演
DY-hzx的博客
01-08 1178
关于莫比乌斯函数和莫比乌斯反演的介绍
容斥原理，莫比乌斯反演
wanglianda2007的博客
11-06 494
浅谈莫比乌斯反演在计数问题中的一些应用。
莫比乌斯反演详解
crosnken的博客
12-03 4537
莫比乌斯反演的基本思想 考虑求函数，我们可以构造一个比较好求函数g(x)使，然后用g(x)来求f(x) 怎么用g(x)来表示f(x)呢？ 稍微列举一下g(x)： g(1)=f(1) g(2)=f(1)+f(2) g(3)=f(1)+f(3) g(4)=f(1)+f(2)+f(4) g(5)=f(1)+f(5) g(6)=f(1)+f(2)+f(3)+f(6) 我们经过一番拼凑发...
莫比乌斯反演基本类型
欠我半块小饼干的博客
11-01 396
背景 ​ 遇到过的莫比乌斯反演，除了狄雷克利卷积没看懂没做过外，我将遇到过的莫比乌斯反演大致分成以下三类。 三大莫比乌斯套路类型 1、i∈[1,n],j∈[1,m],求gcd(i,j)==1的数对个数。(n<=m) ​ ∑i=1n∑j=1m[gcd(i,j)==1]=∑i=1nμ(i)⌊ni⌋⌊mi⌋\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^m[gcd(i,j)==1]=\sum_{i=1}^nμ(i)\lfloor \frac{n}{i} \rfloor \lfloor \frac{m}{i}
莫比乌斯反演公式 Möbius inversion formula
10-16
莫比乌斯反演公式的核心在于两个算术函数\(g\)和\(f\)之间的关系： \[ g(n) = \sum_{d|n} f(d) \] 则存在另一个函数\(\mu\)（莫比乌斯函数）使得 \[ f(n) = \sum_{d|n} \mu(d) g\left(\frac{n}{d}\right) \] 其中，...
spoj4491 莫比乌斯反演
08-22
关键在于正确地理解和应用莫比乌斯反演，并合理地进行计算优化，以确保算法的时间复杂度足够低。此外，对于实际的编码实现，还需要注意细节处理，如素数筛法的选择等，这些都会直接影响到最终代码的效率和性能。
含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法（Matlab代码实现）
01-04
含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法展开，基于Matlab代码实现，旨在解决充电站中不同类型充电桩的合理配置问题，以提升充电效率、降低运营成本并满足用户需求。文中结合实际应用场景，构建数学优化模型，可能涉及目标函数设计（如最小化投资成本、最大化服务能力）、约束条件（如电力容量限制、空间布局限制）以及多类型充电桩（如快充、慢充、超
【软件工程分析报告】网络设备配置技术笔记：路由交换安全策略综合应用
01-04
内容概要：本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记，系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法；详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制，以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术；深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤；在路由部分，涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署（接口池与全局池）、NAT转换（静态与动态）、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置，并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用；最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群：具备一定网络基础知识，从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员，以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标：①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能，提升实际操作能力；②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试；③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑，为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议：此笔记以实用配置为主，建议结合模拟器（如eNSP或Packet Tracer）动手实践每一条命令，对照拓扑理解数据流向，重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节，并注意不同设备型号间的命令差异。
光学分析在癌症治疗与诊断中的应用.zip
01-04
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
raml-java-parser修改版，含smal util for Cucumber进程
01-04
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 RAML Java 解析器是一个分支项目，其中整合了我们用于连接 Cucumber 与 RAML 的实用工具，并且附带了一个实例。 这一构思的核心在于，通过在 Cucumber 的定义中应用服务的 displayName，能够使单元测试工具（例如 rest-assured）明确了解如何针对各个服务进行状态测试及其具体方法。
现代物流行业交通工具背景PPT模板
01-04
下载方式：https://pan.quark.cn/s/88340bbdd0a9 这是一套以交通工具为元素的，面向现代物流领域的PPT演示文稿模板，总共包含22页幻灯片。 模板的封面部分采用了多种蓝色及紫色色块进行装饰，并融合了若干物流运输工具，例如飞机、高速列车等作为视觉元素，用以构成背景设计，从而使得整个演示文稿模板与物流行业的主旨高度契合。 在内容页的设计上，模板继续运用蓝色与紫色进行色彩搭配，精心制作了20页采用扁平化设计的幻灯片图表。 此模板主要适用于构建物流行业相关的项目工作报告演示文稿。 文件存储格式为.PPTX。
深度学习基于LSTM的时间序列预测模型构建：电力负荷与金融股价波动分析系统实现
01-04
内容概要：本文是一份关于LSTM（长短期记忆网络）在时间序列预测中应用的超详细教程，系统讲解了LSTM的基本原理、核心门控机制（遗忘门、输入门、输出门）、常见变体（如GRU、双向LSTM），并通过Python实战案例演示了从数据预处理、模型构建、训练评估到结果可视化的完整流程。文章还介绍了超参数调优、多变量输入、模型融合等进阶优化技巧，并拓展了LSTM在金融、物联网、自然语言处理等领域的实际应用场景，帮助读者全面掌握序列预测核心技术。; 使用场景及目标：①理解LSTM如何解决传统RNN的梯度消失问题并捕捉长期依赖；②掌握使用PyTorch构建LSTM模型进行时间序列预测的全流程；③应用于电力负荷预测、股价走势分析、设备故障预警等实际业务场景。; 阅读建议：建议边学边练，结合文中提供的代码链接动手实践，重点关注数据预处理与模型调参环节，同时尝试将方法迁移至其他数据集以加深理解。
多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法（Matlab代码实现）
最新发布
01-04
多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕多旋翼无人机组合导航系统，重点介绍了基于多源信息融合算法的设计与实现，利用Matlab进行代码开发。文中采用扩展卡尔曼滤波（EKF）作为核心融合算法，整合GPS、IMU（惯性测量单元）、里程计和电子罗盘等多种传感器数据，提升无人机在复杂环境下的定位精度与稳定性。特别是在GPS信号弱或丢失的情况下，通过IMU惯导数据辅助导航，实现连续可靠的位姿估计。同时，文档展示了完整的算法流程与Matlab仿真实现，涵盖传感器数据预处理、坐标系转换、滤波融合及结果可视化等关键环节，体现了较强的工程实践价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和信号处理知识，从事无人机导航、智能控制、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于多旋翼无人机的高精度组合导航系统设计；②用于教学与科研中理解多传感器融合原理与EKF算法实现；③支持复杂环境下无人机自主飞行与定位系统的开发与优化。; 阅读建议：建议结合Matlab代码与理论推导同步学习，重点关注EKF的状态预测与更新过程、多传感器数据的时间同步与坐标变换处理，并可通过修改噪声参数或引入更多传感器类型进行扩展实验。
莫比乌斯反演详解与应用
“莫比乌斯反演-莫比乌斯反演经典讲稿” 莫比乌斯反演是一种在数论中用于解决计数问题的技巧，它由德国数学家莫比乌斯提出。在数论和组合数学中，它常常...理解和掌握莫比乌斯反演对于解决数论和组合问题至关重要。
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